On Semantic and Syntactical Selective Constraints among Multiple Words in Context
Notice bibliographique
Résumé
The semantic and syntactical selective constraints among multiple words in context are surveyed. Main types of selective constraints in context are: selective constraint between immediate constitutes, the one among multiple words in the same sentence, the one among multiple words in different sentences and that between words and situational factors. And they are further grouped into different categories. The knowledge of these selective constraints must be used in syntactical analysis of natural language processing for disambiguation. Keywords: context, multiple words, selective constraints, disambiguation Resume Cet essai travaille sur les relations selectives et contraignantes des expressions dans le texte sous l’angle semantique et syntaxique. Les principales selections et contraintes des expressions viennent des mots voisins, du troisieme mot de la meme phrase, du troisieme mot d’une autre phrase, du contexte, etc. L’auteur fait une classification de ces selections et contraintes. On doit recourir aux selections et contraintes de differents niveux pour eliminer les interpretations differentes dans l’analyse syntaxique. Mots-cles: texte, expressions, selections et contraintes, elimination des interpretaions differentes 摘要 本文在語篇中考察多詞項間的語義句法選擇限制關係。語篇中的詞項所受到的選擇限制主要有：句 內直接成分間的選擇限制、句內第三個詞項的選擇限制、跨句中第三個詞項的選擇限制、以及語境因素的選 擇限制等，並對這些選擇限制作了歸類。句法分析中必須利用各種層面的選擇限制信息來進行歧義消解。 關鍵詞：中文摘要語篇；多詞項；選擇限制；歧義消除
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».